import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

# NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1 × 1的卷积层。这两个1 × 1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为1 × 1。
def nin_block(in_channels, out_channnels, kernel_size, strides, padding):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channnels, kernel_size, strides, padding), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channnels, out_channnels, kernel_size=1), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channnels, out_channnels, kernel_size=1), nn.ReLU()
        # 注意这里的输入通道数等于第一层的指定输出，1x1卷积的输出通道数不变
    )

# NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。相反，NiN使用一个NiN块，其输出通道数等 于标签类别的数量。
# 最后放一个全局平均汇聚层（global average pooling layer），生成一个对数几率（logits）。
# NiN设计的一个优点是，它显著减少了模型所需参数的数量。然而，在实践中，这种设计有时会增加训练模 型的时间。
net = nn.Sequential(
    nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2), nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2), nn.Dropout(0.5),
    # 标签类别数是10
    nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),  # The output is of size H x W, for any input size.全局平均池化改变为指定的输出高*宽
    # 将四维的输出转成二维的输出，其形状为(批量大小,10)
    nn.Flatten()
)

# 创建一个数据样本来查看每个块的输出形状。
X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__, 'output shape:', X.shape)

# 训练模型
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

# 小结
# • NiN使用由一个卷积层和多个1 × 1卷积层组成的块。该块可以在卷积神经网络中使用，以允许更多的每像素非线性。
# • NiN去除了容易造成过拟合的全连接层，将它们替换为全局平均汇聚层（即在所有位置上进行求和）。该汇聚层通道数量为所需的输出数量（例如，Fashion-MNIST的输出为10）。
# • 移除全连接层可减少过拟合，同时显著减少NiN的参数。
# • NiN的设计影响了许多后续卷积神经网络的设计。